paper.dinq.meAI 与前沿科学顶会 · 学术新星雷达
登录 DINQ
返回新星榜
SJ

Sungmin Jo

ACL 2026推理效率与系统对齐与偏好
新星分贡献者
22
一作贡献0
核心/参与5
方向广度6
合作网络3
0 一作 · 1 篇 · ACL 2026

获取完整研究档案

首次获取该候选人的完整档案及 StartLux 评估共 20 积分;每位用户单独解锁,之后查看免费。主动刷新 20 积分。

联系方式

实时查找电子邮箱,费用不超过20积分;未找到邮箱不扣费。

2026 顶会论文

1
作者位次 #4/5ACL 2026Findings· Findings of ACL

T hink B rake: Efficient Reasoning via Log-Probability Margin Guided Decoding

Sangjun Song · Minjae Oh · Seungkyu Lee · Sungmin Jo · Yohan Jo

摘要

Large Reasoning Models (LRMs) allocate substantial inference-time compute to Chain-of-Thought (CoT) reasoning, improving performance on mathematics, scientific QA, and tool usage. However, this introduces overthinking: LRMs often reach a correct intermediate solution, continue reasoning, and over...

推理效率与系统对齐与偏好OpenReview 项目页

常见合作者